本文来自微信公众号： 亿邦动力 ，作者：胡镤心，原文标题：《三个人撑起千万生意，老板决定：不招人，只雇AI！》
在广州，跨境电商卖家李振打开电脑，给MuleRun发了一条指令：“帮我分析一下Etsy平台宠物定制礼品类目近三年的市场趋势。”
与此同时，汕头仓库的同事正在打包当天要发出的订单。这家年GMV过千万的跨境电商公司，全团队只有三个人——两个合伙人分居两地，外加一名仓管。
几百公里外，微短剧创业者雨涵正在用MuleRun拆解一部爆款短剧。她丢进去一个视频链接，几分钟后，一份以秒为颗粒度的拉片脚本就生成了——镜头类型、台词设计、情绪节奏，一目了然。
放在以前，这种活儿需要一个实习生干整整一下午。
李振和雨涵，一个做跨境，一个做内容，素不相识，但最近他们有了一个共同的体验：自己的团队里，好像多了一个人。
这个人不用发工资，不用交社保，24小时在线，叫MuleRun。他们管这叫“养骡子”。
他们口中的“骡子”，来自一家名为MuleRun（骡子快跑）的AI创业公司。由陈宇森创立，他曾是国际知名CTF战队“蓝莲花”的核心成员，此前创办的长亭科技被阿里收购后，他又连续创业，最终把目光投向了AI Agent这片更大的海域。
3月16日，MuleRun正式发布了全球首个自进化的个人AI，名为“骡子”。
它在OpenClaw的基础上更进一步。龙虾自由度极高，但部署复杂、安全隐患多、非技术用户很难驾驭。骡子让AI去云端干活，不碰本地电脑，用户不需要任何部署，打开浏览器就能用，内置一键修复和快捷重启功能，会员提交邮箱反馈还有专人响应。
如果说龙虾像一头需要驯服的野兽，MuleRun就是一头生下来就能干活的骡子。
他们管这叫“养骡”。养好了，一个人能顶十个人用。
▎三个人，年入千万，他们不招人只“养骡”
李振是前腾讯和阿里的产品经理，现在做跨境电商，主营平台是Etsy——北美第五大电商平台，主打手工定制礼品。
他的团队配置在外人看来有点不可思议：两个合伙人异地办公，一个在广州，一个在汕头，外加一名仓管，三个人管着几十家店铺，年GMV过千万。
“我们不招人，只养骡。”李振说。
这个“骡”，就是MuleRun。
在跨境电商的日常运营里，最耗时的几件事：市场调研、产品作图、文案撰写、订单处理。每一件都是细碎活儿，堆起来能把人埋了。
先说市场调研。以前要看一个类目的趋势，得自己去各个平台扒数据，翻财报，整理成报告。李振试过用其他AI工具，但跑出来的东西往往是“数据搬运工”——告诉你从哪里抓了个数，结论得自己琢磨。
MuleRun不太一样。他给了一条指令：帮我做宠物定制礼品的行业调研，包括近三年财报分析，从大盘到平台再到品类。
几分钟后，一份完整的报告出来了。不是简单的数据罗列，而是带有逻辑推导的结论：这个类目在增长，但竞争在加剧，细分方向上有三个机会点值得关注。
“它会理解我的意图。”李振说，“我是一家小公司，关注什么数据，它分析完之后，给出来的结论是能落地的。”
再说生图。定制产品需要大量的场景图，以前要么自己拍，要么找外包。外包一张静物图20块，带建模渲染的300块起，一套图下来五六百，沟通周期还长。
现在流程变成了这样：拍一张白底图，丢给MuleRun，告诉它“生成一份礼物风格的产品图”，几分钟后就能出图。放大看细节，质感完全不输给外包。
最难啃的是订单处理。定制产品的每个订单都是独一无二的——客户要在杯子上印自家的宠物，要在T恤上写一段话。这些需求要采集、整理，再转化成供应商能理解的指令。
以前每天要花三到五个小时干这个。现在，把订单截图丢给MuleRun，10到15分钟，200个订单的信息就梳理完了，直接生成对接供应商的模板。
“它比初级运营靠谱。”李振说，“初级运营还要教，还要盯，这个不用。”
去年他还在考虑要不要招一个全职设计师。现在不招了，他有了新想法：让团队里现有的人学会怎么“养骡”，把重复性的工作都交出去。
“三个人，每个人养几个骡子，每项细碎的工作都有骡子盯着。这样下去，我们的单兵作战能力会越来越强。”
▎微短剧创作者的“苦力活”，骡子干了
雨涵是资深内容从业者，做过自媒体，孵化了网红，现在做微短剧和漫剧。
这个行业有个特点：聪明人干笨活。
要做优质内容，需要天马行空的创意，需要涉猎各种知识。但落到执行层面，全是细碎繁琐的活儿——扒片子、拆脚本、磨分镜。用雨涵的话说，“干两三年，发际线至少往上移两三厘米”。
AI来了之后，她以为能解放了。试了一圈工具，发现很多还是停留在问答层面——你问一句，它答一句，换一个任务就要重新开一个对话框，之前喂给它的东西全忘了。
直到遇上MuleRun。
第一个场景是拉片。
拉片是影视创作者的入门课，也是“劝退课”。把一部爆款短剧逐帧拆解，分析每个镜头为什么这么设计，台词怎么制造冲突，节奏怎么让人停不下来。
一部4分钟的短剧，实习生要扒一个下午。一部长片，要扒两三天。干过一次的人，都不想干第二次。
现在，把视频链接丢给MuleRun，告诉它“帮我拉个片”，第二天早上起来，完整的脚本已经在那里了——镜头类型、时长分布、情绪曲线，全部分析好。
“它把我最耗时间但又最重要的那个环节替代了。”雨涵说。
第二个场景是拆解故事内核。
做内容的人都知道，爆款是有底层逻辑的。漫威永远是小人物的英雄之旅，微短剧永远是小人物的逆袭之路。内核一样，换不同的外壳，就能出新东西。
以前要拆这个内核，得自己一遍遍看，一遍遍总结。现在，把一部爆款丢给MuleRun，告诉它“帮我拆一下故事内核”，然后再给它一条指令：“用这个内核，写一个明朝背景的剧本。”
几分钟后，一个换了朝代但保留了爆款内核的新剧本就出来了。
“用户的口味越来越挑剔，需求越来越细分。”雨涵说，“有了这个，我们可以给不同圈层、不同城市、不同文化背景的人，生成他们想要的内容。”
第三个场景是视觉风格测试。
雨涵手里有个虚拟IP，是个AI女友的形象，在社交媒体上有50万粉丝。他们想给她开发漫剧，但卡在一个问题上：做什么视觉风格？
以前只能找几个美术，一个个试稿，成本高，周期长。现在，给MuleRun一张初稿图，告诉它“生成末日废墟风格”、“生成仿真人3D风格”，几分钟后，不同风格的预览图就出来了。
“我们可以先看效果，再决定往哪个方向深挖。”雨涵说，“这个成本低太多了。”
她总结了两点：MuleRun不只降本增效，还突破了创意天花板。以前微短剧为什么翻来覆去就是宫斗、婆媳关系？因为场景受限、成本受限。现在AI来了，可以刻画大场景了，可以构建科幻世界观了。
“更重要的是，”她指了指发际线，“它把苦力活干完了，我们终于有时间去听音乐、看书、学知识，把时间还给创作。”
▎骡子快跑：让每个人都能养得起“数字员工”
3月16日，MuleRun正式发布。这个名字有个朴素的想法：不同行业的人，都可以把活儿交给骡子干。
MuleRun的创始人陈宇森是技术出身，但他对产品有个执念：易用性比技术壁垒更重要。
“现在大家因为时代的焦虑去拥抱新事物，但很多新事物太先锋了，易用性跟不上。”陈宇森说，“非技术背景的人想真正用起来，会遇到很多困难。我们想做的是，哪怕思路一样，也要让它更好用。”
市面上不是没有类似的工具。今年年初爆火的“龙虾”，主打主动性和记忆系统，但用起来问题不少。没有技术背景的人，养龙虾基本等于天天修bug，加上权限给得太大，还出过安全事件——有人让龙虾登录微信，结果被恶意指令引导着给陌生人发红包。
“理论上是真能实现的。”陈宇森说，“所以养龙虾的受害者挺多的，但大家乐此不疲，因为这是当下最新鲜的事物。”
MuleRun想做的不一样。它给每个用户分配了一台独立运行的云端虚拟机，数据在专属环境里闭环运行，物理隔离，解决了隐私和安全问题。用户不需要部署任何东西，打开浏览器就能用。
更重要的是自进化能力。
在个体层面，MuleRun会记住用户的个人数据、工作习惯、决策逻辑、审美偏好，用一次就聪明一点，不断适配个性化需求。
在群体层面，它构建了一个开放的Agent网络。一个用户在特定场景里沉淀出来的优质Agent，可以共享出去。当另一个人遇到相似的工作场景，系统会自动匹配经过多人验证有效的Agent。
“记忆的长期保存和共同进化，是一个很重要的机制。”陈宇森说，“在当前的大模型架构下，很难为每个人定制模型，但我们可以用每个人的使用经验，让Agent变得更好用。”
陈宇森团队自己就是这么干的。发布会开始前，他们几个合伙人在后台开了一台电脑，启动了一堆AI正在干活。"这会是未来的常态。"他说。
在硅谷，已经有程序员出门只带电脑，因为电脑跑着他的Claude Code，吃饭的时候操作一下，活儿就干完了。
陈宇森觉得，国内也会走到这一步。
“今年大模型的智力和在超长上下文下保持智商的能力，加上Agent的工程能力，这些东西都ready了。”他说，“一个足够好的Agent产品，可以帮人解决非常多的问题。”
在他看来，衡量AI产品好不好，不是看有多少人愿意付10到20美元，而是看有多少人付了40美元发现不够用，再加200美元，再加1000美元。
“我们很有信心把它做好。”他说。
李振已经在算账了。以前招实习生、找外包，一个月成本三五万。现在养骡子，成本可以忽略不计。省下来的钱，可以让合伙人分得更多，也可以再投到业务里。
“老板的时间应该放在商业判断和趋势把握上。”他说，“细碎的工作，要么交给实习生，要么交给骡子。现在有一个很好的选择是，骡子已经能干实习生的活了。”
雨涵则在自己的团队里推广“养骡”经验。她跟编剧说，以后拉片这种事不要再自己熬了，交给骡子。跟美术说，试风格先用骡子跑一遍，确定方向再深挖。
“我们这些发际线已经上去了的人，终于可以把苦力活交出去了。”她说，“让创作者回归创作，让骡子去干骡子的活。”